具身智能机器人从 " 能演示 " 走向 " 会干活 "，离不开真实场景中的持续训练。围绕数据采集、模型训练和真机验证，产业链上下游正加快布局：奥比中光、视源股份完善数采硬件与实训平台，蓝思科技、菜鸟依托生产园区和物流仓网拓展训练场景，机器人企业则在具体工序中打磨操作能力。

在实景实训政策推动下，硬件、数据与场景加速衔接。如何获取高质量数据、降低训练和部署成本，成为企业推动技术走出实验室、实现规模化应用需要共同破解的课题。

高质量数据是机器人学习的重要基础，相关企业正从采集设备向软硬件协同平台延伸。

奥比中光介绍，其无本体数据采集硬件平台由头戴视角设备、腕部相机、手持操作示教设备及同步中枢组成，适配全局观察、近场交互和精细操作等需求。其中，腕部相机补充头戴视角容易遮挡的手部细节，手持示教设备融合视觉、触觉等信息，为模仿学习提供数据支持。相关产品已获多家行业客户验证，进入批量交付阶段。

采集之外，数据质量同样重要。奥比中光通过多设备时间同步、相机标定与空间定位，减少多源数据对齐的后处理成本，并完善采集管理和质量检测工具，减少无效数据和重复采集。

视源股份旗下 MAXHUB 机器人则围绕教育实训布局，推出贯通数据采集、模型训练到真机验证的人工智能教学实训平台，配套 140 个行业场景实验案例；双臂采推平台支持从 VR 遥操采集到真机自主推理的闭环。其 D3 双臂支持多种遥操方式及多模态数据时间同步，为模型训练和算法验证提供硬件支撑。

基础设施完善之后，还需结合任务特点选择训练路径。聆动通用创始人兼 CEO 季超认为，相较长程任务，短程任务对数据复杂度和长时记忆的要求相对较低，有望率先实现突破。但技术可行之后，仍需满足成功率、作业节拍等客户指标，算清经济账。

从生产园区到物流仓库，不同场景正为机器人提供多样化训练条件。

蓝思科技 10 月 30 日披露，公司拥有超 100 万平方米的生产及生活园区，涵盖工业、商业、教育、医疗等场景，已积累超 1 万小时自采数据。公司已部署具身智能创新中心与训练对接团队，将向上纬启元开放各类生产和生活场景，联合开展 " 本体 + 大脑 " 的真机数据采集与模型训练。

物流场景则为货品识别、抓取搬运和空间规划提供训练载体。日前，菜鸟发布与 AI 及具身智能产业合作计划，向产业伙伴开放全球仓网，提供数十个行业、上百种实景概念验证场景，支持联合研发、真机训练与业务验证。

据介绍，菜鸟已在快递、电商、快消、汽配等场景开展规模化试点，涉及供包、贴单等基础任务，拆零分拣等中程精准任务，以及拼箱、复杂拆码垛等长程策略任务，推动机器人由单点操作向复杂作业拓展。

机器人企业也在推动训练与作业结合。深诣机器人创始人兼 CEO 刘凯表示，公司聚焦传统物流自动化尚未解决的断点，通过持续实操推动智能模型进化。曦诺未来灵巧手系统负责人江鹏认为，半结构化物流环境有助于积累数据，持续改进灵巧手产品。

政策也在推动场景资源开放。今年两部门部署实景实训专项行动，提出到 2026 年底凝练百个以上高价值应用场景，带动形成万台级规模落地能力。从数采硬件到真实工况，产业链协同正推动机器人在实训中提升作业能力，加快从应用验证迈向常态化部署。